自然场景下成熟苹果的图像识别研究

针对自然生长状态下的成熟苹果图像的识别问题,提出选用R-G色差模型,改进的Ostu最大类间方差法分割图像,然后用面积阈值法消除噪声,获取成熟苹果果实的目标区域。然后采用基于OpenCV的圆形Hough变换方法对多个粘连苹果果实进行分离,通过实验统计,根据苹果果实的最小外接矩形的边长设置累加器、搜索范围和圆心距。实验表明,这种方法可以取得较好的效果。     

基于CV模型与改进ME模型的肺癌检测算法

针对CT影像中恶性肺结节病灶难以自动检测的问题,提出了一种基于CV模型与改进ME模型分割区域之间的面积差异的肺部CT影像癌症检测算法.该方法利用在肺部CT影像中结节边界的模糊程度是判断恶性肺结节的最重要指标这一特性,首先通过CV模型和改进ME模型两种交互式目标分割算法分别对肺部CT影像分割,因这两种分割方法收缩效果不同,故得到两种不同的结节区域,再计算这两种区域之间的面积差异得到该区域的模糊程度,最后计算得到模糊程度比较阈值,以此判断是否存在癌症.实验结果表明,该算法对于肺部CT影像中的癌症检测具有较高的准确率.     

一种形态学梯度滑降算法的研究

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛.     

矢量-栅格叠置分析的影像分割精度评价方法

影像分割是面向对象影像分析工作流程的第一个环节,影像的分割精度对影像分类以及分类结果的精度有决定性的影响.使用基于矢量-栅格叠置分析的分割精度评价方法,可以有效避免两者因数据源的不同而引起的面积计算误差.使用该方法与传统方法分别对分割质量指数QR、过分割指数OR、欠分割指数UR与综合测量指数ED 4个评价指标进行计算并对比,表明该方法能更准确地计算分割数据与参考数据的面积差异,提高各评价指标的计算精度,从而可以更准确地对分割精度进行评价.     

地块数据支持下无人机影像图斑优化分割研究

面向对象方法中,分割的质量影响分类的精度,而影响分割的关键因素是分割尺度.传统方法采用单一尺度对整景影像进行分割会忽略地物的局部特征,会造成分割结果的"顾此失彼"现象.本文提出一种基于地块数据对影像进行局部分割的方法,为每个地块选取最优的分割尺度,保证每一个地块内的优化分割,从而实现图像整体的优化分割.从目视角度看,局部分割针对每个地块达到最优分割,而整体分割会造成局部区域的过分割和欠分割现象.本文通过引入面积、周长以及形状指数来定量分析局部/整体分割结果与目视解译对象的差异,其中局部分割与目视解译对象的面积、周长以及形状指数差异分别为7.5%、65.2%和62.9%,比全局分割低,表明局部分割方法能够有效提高分割的质量.     

土壤含水率对蓝莓叶片生理及果实品质的影响

【目的】了解土壤含水率对蓝莓(Vaccinium corymbosum)叶片生理及果实品质的影响特征和规律。【方法】以5年生兔眼蓝莓(V.ashei)为试材，通过人工控制设置不同土壤含水率梯度，分析不同土壤含水率对蓝莓植株生理及果实品质的影响。【结果】随着土壤含水率增加，蓝莓叶片中丙二醛(MDA)、脯氨酸(Pro)和可溶性糖含量先降低后升高，超氧化物歧化酶(SOD)活性呈“M”形变化趋势，叶绿素含量先升高后下降；蓝莓果实单果质量呈“S”形变化趋势，果实中花青素和维生素C(VC)含量先升高后下降，可溶性固形物(SSC)含量先降低后增加。当土壤相对含水率低于35%～40%或高于95%时，蓝莓叶片生理和果实品质都会受到显著影响，叶片中MDA、Pro和可溶性糖含量均显著升高；叶绿素含量和SOD活性均出现下降趋势，其中叶绿素含量显著降低。果实中花青素和VC积累显著降低，SSC含量升高，蓝莓果实的质量随着土壤含水率的升高而增加，当土壤含水率达到65%～70%后，果实的质量不再显著增加。采用隶属函数计算得出，土壤含水率处于65%～70%时适合蓝莓生长。4个蓝莓品种中，‘园蓝’(‘Gardenblue...     

模糊聚类分割算法在织物淋水等级评定中的应用

本文应用基于二维直方图的图象分割模糊聚类方法对标准织物淋水试验等级的图象进行分割处理，即利用模糊Ｃ—均值（ＦＣＭ）聚类算法得到图象像素点的隶属度集合，并由各像素点的隶属度实现图像分割，完成图像的二值化。然后计算二值化后的图象上黑区域（物体）面积百分率，此值即为织物上的沾水面积百分率。实际评定织物淋水等级时，采用欧氏距离计算实验样品与标准样品淋水面积的贴近度来确定其淋水等级。     

贮藏温度对蓝莓活性成分及抗氧化活性的影响

研究不同贮藏温度下,蓝莓果实的活性成分及抗氧化活性的变化,确定蓝莓鲜果适宜的贮藏温度,并为研究蓝莓果实中主要的抗氧化成分提供参考.在贮藏温度为20~25,10~15,0~5℃下,于不同贮藏期取样测定蓝莓果实中花青素、总酚和总黄酮的质量分数;测定蓝莓对DPPH自由基（DPPH.）和羟自由基（OH.）的清除率,并分析3种活性成分与蓝莓抗氧化活性的相关性.结果表明,在不同的贮藏温度下,蓝莓果实中花青素、总酚和总黄酮的质量分数及抗氧化活性均呈现先上升后下降的趋势,在贮藏初期,较高的贮藏温度能明显促进蓝莓果实活性成分含量和抗氧化活性的增加,但在贮藏后期,较高的温度加速了蓝莓果实活性成分含量和抗氧化活性的下降速度,并缩短了蓝莓贮藏期;低温（0~5℃）能使蓝莓果实的活性成分含量和抗氧化活性始终维持在一个相对较高的水平,且能显著增加果实的贮藏期,是蓝莓较适宜的贮藏温度;蓝莓果实中花青素、总酚和总黄酮质量分数与其清除自由基的能力之间均呈显著正相关（P〈0.05）.     

一种基于肤色的人脸检测方法

本文首先在色彩空间的知识基础上建立肤色模型,然后进行相似度计算、平滑滤波和二值化分割.随后利用人脸的几何特征对这些可能的人脸区域进行分析,根据面积、长宽比等几何判定规则进行筛选.最后得到候选人脸区域.     

蓝莓果实多酚提取物的抗炎活性研究

【目的】探索蓝莓果实多酚提取物的抗炎作用及其机理。【方法】采用RAW264.7巨噬细胞炎症模型,考察蓝莓果实多酚提取物对一氧化氮合酶(iNOS)基因和环氧合酶-2(COX-2)基因表达以及NO分泌量的影响。【结果】蓝莓果实多酚提取物能抑制脂多糖(LPS)诱导的巨噬细胞中NO的分泌,且随着浓度的增加NO分泌量逐渐降低; 蓝莓果实多酚提取物下调了iNOS和COX-2基因的表达; 参试的5个蓝莓品种果实多酚提取物的抗炎活性有差异。【结论】蓝莓果实多酚提取物能够抑制LPS诱导的RAW264.7巨噬细胞炎症反应,减少NO的分泌,下调被炎症因子激活的iNOS和COX-2基因的表达,从而缓解和抑制炎症的发生和发展。     

一种提取MRI图像感兴趣区域的分割方法

以国际标准脑肿瘤MRI图像库为背景进行分割实验,提出一种结合模糊C均值聚类、区域生长和数学形态学的FCM_Region分割方法对MRI脑肿瘤感兴趣区域进行提取.先利用模糊C均值聚类算法对原图进行聚类粗分割,对分割的结果采用形态学双结构算子和区域生长法去除颅骨等非脑组织来获取脑部组织,并平滑图像,最后采用比对法获得肿瘤感兴趣区域.实验结果证明了该方法对MRI脑肿瘤图像分割的有效性.     

基于时空熵分析的组合高斯背景建模方法

为提高视频监控系统中背景高斯模型的更新速度,提出了场景运动复杂度的概念和计算方法,并在此基础上提出了一种组合高斯背景建模方法:根据像素的时空模型分析场景运动的复杂性并计算出场景的熵值图,按照最大熵阈值将熵值图分割为稳定区域和动态区域,然后在不同的区域采用不同的高斯模型及相应的更新算法.利用该方法对384像素×288像素视频文件进行前景分割,结果表明,该方法能有效地分割运动目标,具有较快的更新速度.     

基于形态学和贴标签法的苹果图像增强

苹果图像的精准分割是目标果实识别与定位的关键步骤,然而分割出的图像往往存在较多的孔洞和噪声,影响着进一步的识别与分析,因此需要对目标果实的分割图像进行完善和去噪处理.应用于苹果采摘机器人的图像处理中,既要考虑处理精度,还要考虑处理效率.将数学形态学和贴标签法相结合,首先利用数学形态学方法去除分割图像的孔洞以及部分噪声,求出最大连通区域;然后利用贴标签法进一步处理,得到较为完好的目标果实图像.在HSI和Lab两种颜色空间下进行实验,对组合方法处理后的图像再利用Sobel算子进行边缘检测,结果表明,该方法能够有效地填补孔洞和滤除噪声,且不会破坏图像的边缘信息,为进一步的图像识别打下基础.     

基于最小类内方差的蛇形机器人多阈值分割

针对传统最小类内方差分割方法计算量大、效率低、单阈值分割、不能多目标分割的缺点,提出了一种改进的基于最小类内方差的蛇形机器人多阈值分割方法.通过提取整幅图像的感兴趣区域(ROI),有效减小算法搜索的范围和整体计算量;根据直方图的多峰值特点,把ROI区域划分成多个子区域,采用改进的最小类内方差分割法搜索各个局部最优阈值,最终实现蛇形机器人关节组的多阈值分割.实验结果表明,该方法分割效率高,分割效果明显,且在保证实时性的同时提高了目标识别对光线变化的鲁棒性,降低了对步态变化的敏感性.     

焊缝缺陷的水淹没分割算法

针对焊缝射线检测图像缺陷分割速度慢、精度低的问题,提出了一种基于水淹没原理的缺陷分割算法,即依据水流借势取径、盈满则溢的思想,对缺陷及周边区域进行逐级淹没,并根据淹没面积变化来确定分割阈值.该算法首先利用灰度曲线波形分析检测缺陷,获取缺陷种子点,然后从种子点出发对图像进行逐级淹没,淹没过程采用逐线搜索策略.淹没结束后,通过分析各水位淹没面积相对增量的变化来确定阈值水位.实验结果表明,水淹没分割算法的分割耗时大约是Alaknanda方法的5.3%,Kaftandjian方法的25%,分割误差大约是Alaknanda方法的27.33%,Kaftandjian方法的53.14%,因此具有较好的分割速度和精度.     

基于双色彩空间和面部矩形特征的人脸检测

在YIQ和YCbCr色彩空间中,结合人类面部矩形的特征,提出了一种用于人脸检测和定位的算法.该算法通过比较输入图像R、G、B 3通道总的平均值和B通道的平均值来选择色彩空间,并采用基于积分图的2维OSTU法进行肤色分割;然后根据肤色区域面积对肤色分割图像进行中值滤波;最后根据中值滤波后的肤色分割图中的肤色区域面积构造最佳人脸矩形,并用该矩形去定位人脸区域.实验结果表明:该算法较传统的采用单一色彩空间的人脸检测算法具有更高的准确率.     

基于分水岭变换及分层区域合并的城市高分辨率影像分割

针对城市区域高分辨率图像的特点, 以及传统的基于分水岭变换的图像分割方法中存在的过分割问题, 提出一种分割区域的分层合并方法来改进分割结果。首先采用多通道分水岭分割得到初始分割结果, 然后通过定量分析城市不同地物内部光谱变化性的特点, 对影像进行分层, 并对不同的层分别进行合并, 得到最终的分割结果。采用一景北京地区的QuickBird影像, 从目视评价、定量指标计算以及应用等3个方面, 对提出的方法进行验证和评价, 并与现有的分割方法比较。结果表明, 与现有方法相比, 基于分层区域合并的方法可得到更准确的分割结果, 适合城市高分辨率图像的分割。     

一种基于改进随机游走的肺结节分割方法

传统的肺结节分割方法无法精确分割出肺结节外部毛刺,并且无法分离出与血管和胸壁相连的肺结节.针对这些问题,提出一种改进的随机游走算法并应用于肺结节的分割中.首先,根据Dirichlet边界条件计算得到的未标记点到标记点的概率值的大小将图像分为目标区域,背景区域和不确定区域,应用欧式距离计算不确定区域中节点与标记点的灰度差异并根据距离的大小将其进行分类.其次,提出了一种两点间抛物线法用于对初始分割结果进行二次分割.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法实现了肺结节的精确分割,提高了计算机辅助诊断对肺结节进行分析和鉴别的精度.     

基于区域信息的悬浮细胞识别与计数

悬浮细胞的培养过程需要对活细胞计数.针对人工计数方法存在的缺陷,利用图像分析技术对拍摄的细胞图片进行处理,实现活细胞自动识别及计数.要实现细胞识别,首先要对图像进行正确分割.对于前景和背景对比度较小且细胞很稀疏的图像,采用背景拟合设定阈值进行分割;针对前景和背景对比度较大的图像,采用一种基于局部区域直方图的方法进行分割.对分割后的图像进行链码跟踪并测量细胞参数,最终实现细胞识别及计数.实验结果表明上述方法能快速有效地计算出活细胞个数.     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。